Mạng nơron tích chập là gì? Các công bố khoa học về Mạng nơron tích chập

Mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN) là một kiểu mạng nơron nhân tạo được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu có cấu trúc lưới như ảnh, âm thanh.

CNN được gọi là "tích chập" bởi vì nó sử dụng phép tích chập để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu đầu vào. Quá trình này tương tự như việc sử dụng bộ lọc (filter) để nhận diện các đặc trưng khác nhau trong ảnh.

CNN được cấu thành bởi các tầng chính, bao gồm:

1. Tầng đầu vào (Input Layer): Nhận dữ liệu đầu vào (ví dụ: ảnh) và truyền qua tầng tiếp theo.
2. Tầng tích chập (Convolution Layer): Áp dụng phép tích chập để trích xuất các đặc trưng từ dữ liệu đầu vào.
3. Tầng gộp (Pooling Layer): Giảm kích thước của đầu ra từ tầng tích chập bằng cách chọn giá trị lớn nhất hoặc trung bình của các vùng dữ liệu.
4. Tầng kết nối đầy đủ (Fully Connected Layer): Nhận các đặc trưng đã được trích xuất từ các tầng trước đó và thực hiện phân loại.
5. Tầng đầu ra (Output Layer): Trả về kết quả phân loại.

CNN đã được chứng minh là rất hiệu quả trong nhiều nhiệm vụ như nhận dạng ảnh, phân loại văn bản, nhận diện giọng nói, và có ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo.
Để hiểu chi tiết hơn về mạng nơron tích chập, hãy xem xét cấu trúc và hoạt động của nó:

1. Tầng đầu vào (Input Layer):
- Nhận dữ liệu đầu vào, ví dụ: ảnh kích thước N x N pixels.
- Dữ liệu từ ảnh có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận 2 chiều (N x N) hoặc ma trận 3 chiều (N x N x 3) nếu ảnh là ảnh màu.

2. Tầng tích chập (Convolution Layer):
- Gồm một số bộ lọc (filter) được áp dụng lên dữ liệu đầu vào.
- Mỗi bộ lọc có kích thước nhỏ hơn hoặc bằng kích thước đầu vào và thực hiện phép tích chập trên dữ liệu.
- Quá trình tích chập sẽ tính toán tổng trọng số của các pixel trong vùng tương ứng và tạo ra đầu ra là một ma trận đã được lọc.
- Phép tích chập giúp trích xuất các đặc trưng quan trọng như cạnh, gốc, vùng tối sáng,...

3. Tầng gộp (Pooling Layer):
- Mục đích của tầng này là giảm kích thước không gian của dữ liệu để giảm độ phức tạp tính toán và số lượng tham số.
- Có các phép gộp thông thường như phép gộp cực đại (max pooling) hoặc phép gộp trung bình (average pooling).
- Tầng gộp giữ lại các đặc trưng quan trọng nhất trong vùng quét và loại bỏ thông tin không quan trọng.

4. Tầng kết nối đầy đủ (Fully Connected Layer):
- Tập hợp các đặc trưng đã được trích xuất từ tầng trước đó và đưa vào một hoặc nhiều tầng kết nối đầy đủ.
- Các tầng này chứa các nơron được kết nối hoàn toàn với tầng trước.
- Hàm kích hoạt (ví dụ: ReLU) được áp dụng cho đầu ra của từng nơron trong tầng này.

5. Tầng đầu ra (Output Layer):
- Đưa ra dự đoán cho tác vụ phân loại hoặc dự báo.
- Phụ thuộc vào nhiệm vụ cụ thể, hàm kích hoạt cuối cùng có thể là softmax (cho phân loại) hoặc tuyến tính (cho dự báo).

Qua các tầng trên, mạng nơron tích chập học cách trích xuất và hiểu thông tin quan trọng từ dữ liệu đầu vào. Điều này cho phép nó tìm hiểu các đặc trưng tương tự trong các vùng không gian khác nhau của ảnh hoặc dữ liệu và sử dụng các đặc trưng này để phân loại hoặc dự báo.